RoughSet-NN模型在林业信息处理上的应用

• 作者: 乐毅 吴云志 涂立静 胡学钢
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 规则约简 立地条件
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 206-208,211
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.07.061

摘要

运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域.融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法,因此,将粗糙集约简技术和神经网络方法结合进行应用,建立了RoughSet-NN模型,并将该模型对给定立地条件的杨树生长状况进行预测.实验表明,该方法收敛,预测准确度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	乐毅	安徽农业大学信息与计算机学院	31	118	5.0	10.0
3	吴云志	合肥工业大学计算机与信息学院	30	91	5.0	9.0
5	涂立静	安徽农业大学信息与计算机学院	14	44	3.0	6.0